我有一个矩阵A并且我想要2个矩阵U和L使得U包含上A的三角形元素(上面的所有元素，不包括对角线)和L的类似元素(下面的所有元素，不包括对角线)。是否有numpy方法可以做到这一点？例如A=array([[4.,9.,-3.],[2.,4.,-2.],[-2.,-3.,7.]])U=array([[0.,9.,-3.],[0.,0.,-2.],[0.,0.,0.]])L=array([[0.,0.,0.],[2.,0.,0.],[-2.,-3.,0.]]) 最佳答案 要提取上三角值为平面向量，您可以执行以下操作:importnumpy
我有一个矩阵A并且我想要2个矩阵U和L使得U包含上A的三角形元素(上面的所有元素，不包括对角线)和L的类似元素(下面的所有元素，不包括对角线)。是否有numpy方法可以做到这一点？例如A=array([[4.,9.,-3.],[2.,4.,-2.],[-2.,-3.,7.]])U=array([[0.,9.,-3.],[0.,0.,-2.],[0.,0.,0.]])L=array([[0.,0.,0.],[2.,0.,0.],[-2.,-3.,0.]]) 最佳答案 要提取上三角值为平面向量，您可以执行以下操作:importnumpy
在Python上，range(3)将返回[0,1,2]。多维范围是否有等价物？range((3,2))#[(0,0),(0,1),(1,0),(1,1),(2,0),(2,1)]因此，例如，在基于图block的游戏中循环通过矩形区域的图block可以写成:forx,yinrange((3,2)):请注意，我不是要求实现。我想知道这是否是一种公认的模式，以及Python上是否有内置函数或其标准/通用库。 最佳答案 在numpy中，它是numpy.ndindex.也看看numpy.ndenumerate.例如importnumpya
在Python上，range(3)将返回[0,1,2]。多维范围是否有等价物？range((3,2))#[(0,0),(0,1),(1,0),(1,1),(2,0),(2,1)]因此，例如，在基于图block的游戏中循环通过矩形区域的图block可以写成:forx,yinrange((3,2)):请注意，我不是要求实现。我想知道这是否是一种公认的模式，以及Python上是否有内置函数或其标准/通用库。 最佳答案 在numpy中，它是numpy.ndindex.也看看numpy.ndenumerate.例如importnumpya
更新:-这个问题在机器重启后自行解决。还无法弄清楚为什么之前会发生此错误。我有一个函数可以加载一个巨大的numpy数组(~980MB)并返回它。当我第一次启动Ipython并调用这个函数时，它将数组加载到变量中没有任何问题。但如果我再次运行相同的命令，它会退出并引发“内存错误”。我尝试了以下，delhugeArray仍然发生相同的错误。我什至尝试了以下delhugeArraygc.collect()gc.collect()最初，gc.collect()返回145，第二次调用返回48。但即使在此之后，当我调用该函数时，它仍然会引发内存错误。我可以再次加载的唯一方法是重新启动ipython
更新:-这个问题在机器重启后自行解决。还无法弄清楚为什么之前会发生此错误。我有一个函数可以加载一个巨大的numpy数组(~980MB)并返回它。当我第一次启动Ipython并调用这个函数时，它将数组加载到变量中没有任何问题。但如果我再次运行相同的命令，它会退出并引发“内存错误”。我尝试了以下，delhugeArray仍然发生相同的错误。我什至尝试了以下delhugeArraygc.collect()gc.collect()最初，gc.collect()返回145，第二次调用返回48。但即使在此之后，当我调用该函数时，它仍然会引发内存错误。我可以再次加载的唯一方法是重新启动ipython
我的这段代码看起来像这样:glbl_array=#a3Gbarraydefmy_func(args,def_param=glbl_array):#dostuffonargsanddef_paramif__name__=='__main__':pool=Pool(processes=4)pool.map(my_func,range(1000))有没有办法确保(或鼓励)不同的进程不会获得glbl_array的副本而是共享它。如果无法停止复制，我将使用memmapped数组，但我的访问模式不是很规律，所以我希望memmapped数组更慢。以上似乎是首先要尝试的。这是在Linux上。我只是想从
我的这段代码看起来像这样:glbl_array=#a3Gbarraydefmy_func(args,def_param=glbl_array):#dostuffonargsanddef_paramif__name__=='__main__':pool=Pool(processes=4)pool.map(my_func,range(1000))有没有办法确保(或鼓励)不同的进程不会获得glbl_array的副本而是共享它。如果无法停止复制，我将使用memmapped数组，但我的访问模式不是很规律，所以我希望memmapped数组更慢。以上似乎是首先要尝试的。这是在Linux上。我只是想从
In[28]:arr=np.arange(16).reshape((2,2,4))In[29]:arrOut[29]:array([[[0,1,2,3],[4,5,6,7]],[[8,9,10,11],[12,13,14,15]]])In[32]:arr.transpose((1,0,2))Out[32]:array([[[0,1,2,3],[8,9,10,11]],[[4,5,6,7],[12,13,14,15]]])当我们将整数元组传递给transpose()函数时，会发生什么？具体来说，这是一个3D数组:当我传递轴元组(1,0,2)时，NumPy如何转换数组？你能解释一下这些整数
In[28]:arr=np.arange(16).reshape((2,2,4))In[29]:arrOut[29]:array([[[0,1,2,3],[4,5,6,7]],[[8,9,10,11],[12,13,14,15]]])In[32]:arr.transpose((1,0,2))Out[32]:array([[[0,1,2,3],[8,9,10,11]],[[4,5,6,7],[12,13,14,15]]])当我们将整数元组传递给transpose()函数时，会发生什么？具体来说，这是一个3D数组:当我传递轴元组(1,0,2)时，NumPy如何转换数组？你能解释一下这些整数
